通义DeepResearch开源：阿里突破智能体长周期推理性能瓶颈
2025年9月17日，阿里重磅推出首个开源深度研究智能体——通义DeepResearch，一经发布便登上开源项目热榜。该模型在HLE、BrowseComp-zh、GAIA等核心测评体系中表现出色，综合指标超越了当前主流的OpenAI Deep Research和DeepSeek-V3.1等同类产品。
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目前该项目已在各大开源平台同步上线，完整开放了包括模型架构、训练框架和技术文档在内的全套资源，支持开发者自由下载权重文件和源代码，进行本地部署和个性化开发。
针对人工智能"深度研究"领域的核心痛点，研究人员发现传统方法采用的"单窗口线性处理"机制存在明显局限。这类方法将所有中间推理过程和检索内容压缩至单一上下文环境，在处理长期复杂任务时容易出现信息过载，引发"认知负荷超标"和"噪声污染累积"问题，严重影响模型的持续性推理表现。
研发团队开创性地构建了覆盖预训练到后训练的完整学习体系。以Qwen3-30B-A3B模型为基座，创新性地引入虚实融合的强化学习验证方案，配合新一代异步强化学习算法和智能数据筛选流程，实现了训练效率与泛化能力的双提升。
在实际应用层面，系统提供ReAct和Heavy两种运行模式：前者专注于基础能力评估；后者依托原创的IterResearch技术，通过动态扩展策略激活模型的长周期任务处理潜力，确保复杂场景下的高质量推理输出。
性能评测显示，通义DeepResearch仅用3亿激活参数规模，就在HLE、BrowseComp系列、GAIA等七大权威测试集上全面超越基于OpenAI o3、DeepSeek V3.1等大模型构建的传统智能体。
继年初推出WebWalker系列产品后，阿里此次发布的DeepResearch是其智能体技术矩阵的最新突破，标志着企业在检索推理领域的持续创新与技术领跑。
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